在做数据分段截取的时候,发现for循环的表现和其他语言不太一样. 上代码: :) { i = i + print(i) } 结果: [] [] [] [] 即作为循环计次的i, 并不会因为在循环体中的赋值变化而变化. 在Python中查看也是一样的结果. 怀疑是动态语言在生成for循环的时候, 会提前生成循环列表的下标列表, 避免在循环中对下标做操作后,导致循环结果不稳定. 同时还避免了每次循环会重新计算长度表达式的问题. 如 for x in len(str), 在Java中,每一次循环都会执

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

for (i in 1:10) { print("Hello world") } 以上这条命令执行完之后,变量i会被保存下来!并且,i的值将是10. 程序中有多处循环的时候要非常注意小心!!!

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

(注明:以下文章均在Linux操作系统下执行) 一.R语言简介 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境.R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程.R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和M

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

本文对应<R语言编程艺术> 第7章:R语言编程结构: 第9章:面向对象的编程: 第13章:调试 ========================================================================= R语言编程结构 控制语句: 循环: for (n in x) { } while (condition) { } repeat { } 另外break也可以用在另两种形式的循环语句中.注意repeat没有跳出循环的判断条件,因此使用break(或者类似r

  一, R语言所处理的工作层: 解释一下: 最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告 再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策. 由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能. 二,R语言的数据结构: 包括如下的几项:包括向量,矩阵,数组,数据框,列表和因子 1,向量: 创建向量的方法一共有三种,分别如下: 第一种,使用c()的这个方法: 由于博客中木有R语言

R语言是单线程的,如果数据量比较大的情况下最好用并行计算来处理数据,这样会获得运行速度倍数的提升.这里介绍一个基于Unix系统的并行程序包:multicore. 我们用三种不同的方式来进行一个简单的数据处理: 我们从 1000 genome project 数据库下载了VCF文件,现在需要手动提取出每个allele的 allele frequency(AF)值(vcftools 可以很好的解决这个问题,但是假设我的vcf文件没有genotype, 或者我要实现一些个性化功能,那么可能要手动解决)

使用devtools安装github中的R源代码时,经常会出各种错误,索性搜了一下怎么在Windows下直接打包,网上的资料也是参差不齐,以下是自己验证通过的. 一.下载Rtools 下载地址:https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/ 根据自己安装的R版本,下载兼容的Rtools即可,我下载的是Rtools35.exe 二.安装Rtools Windows下的安装都是傻瓜式的,一步步点确定即可,有两个地方需要注意: 2.1 安装路径 第一次安装

本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题.学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源.虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼. 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言.这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解这门语言的部分最新成果. R语言学习方法会帮助您快速.高效学习R语言. 前言 在开始学习之前

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

<- 与 = 间的区别 <- 与 = 在大部分情况下是应该可以通用的.并且,相对于 <<- 运算符,它们的赋值行为均在它们自身的环境层(environment hierarchy)中进行. R语言中,<- 与 = 这两个赋值运算符最主要的区别在于两者的作用域不同.大家可以从下面的例子感受一下. 好多好多人喜欢用的 = 貌似许多早期学习R的童鞋都比较喜欢使用 = 进行赋值.毕竟,简简单单的a = 5用起来比较符合大多数现有语言的习惯. > rm(x) ## 如果变量 x

转自 雪晴网 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到的问题不是我应该采用哪个算法来处理我的数

关联规则code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-contai

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

一.正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知.现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264                  222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225     H1: μ >  225 此问题属于单边检验问题 可以使用R语言t.test t.test(x,y=N

2048 是一款益智游戏,只需要用方向键让两两相同的数字碰撞就会诞生一个翻倍的数字,初始数字由 2 或者 4 构成,直到游戏界面全部被填满,游戏结束. 编程时并未查看原作者代码,不喜勿喷. 程序结构如下: R语言代码: #!/usr/bin/Rscript #画背景 draw_bg <- function(){ plot(0,0,xlim=c(0,0.8),ylim=c(0,0.8),type='n',xaxs="i", yaxs="i") for (i in

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回归